Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python задачки
Відкрити в Telegram
Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python задачки
Канал Python задачки (@pythonquestions) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 12 110 підписників, посідаючи 10 382 місце в категорії Технології та додатки та 54 525 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 110 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -80, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.92%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.64% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 081 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 441 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як void, developer, professional, api, loginpage.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Задачки по питону:
алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer.
По вопросам рекламы: @anothertechrock
РКН: https://clck.ru/3R3u5B”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
12 110
Підписники
-224 години
-267 днів
-8030 день
Архів дописів
12 110
Тестирование или QA - это сейчас сила и мощь. За три месяца можно стартануть и начать зарабатывать айтишную зарплату. Но не так все просто, надо постараться и попотеть.
Наши коллеги из "Мира QA" решили немного облегчить новичкам путь и создали "Уютное сообщество тестировщиков" в котором публикуют статьи, которые должен читать и в которых должен разбираться начинающий QA специалист
Подписывайтесь и изучайте: @cozyqa
12 110
Потребность в специалистах по машинному обучению растет с каждым годом. Причем не только в IT, но и в ритейле, маркетинге и многих других сферах. Растут и зарплаты дата-сайентистов. Даже джуниорам работодатели готовы платить от 70 тысяч рублей.
Хотите освоить эту профессию с нуля, но не знаете, с чего начать? Тогда годовая специализация «Machine Learning» от OTUS для вас!
Онлайн-курс состоит из двух ступеней, где вы шаг за шагом научитесь строить модели машинного обучения разной сложности.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс специализации «Machine Learning». Вас ждет 12 месяцев харкордной практики на реальных датасетах и полный объем актуальных техник и инструментов, необходимых для работы
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
2 выпускных проекта для портфолио, которые помогут вам найти работу.
📌 УСПЕТЬ НА КУРС
12 110
Python meetup online
1. Как мы ускоряли код — Python + numba - Андрей Корчагин, Middle Python Developer Утконос ОНЛАЙН
Я расскажу о том, как добиться сильного ускорения кода минимальным набором дополнительных строк
2. Как вызвать C++ из Python и не стать медленнее - Александр Боргардт, Tech Lead Duckstax
У питонистов есть простое правило: хочешь сделать быстро — пиши нативный код. Это действительно так, когда нативный код пишут опытные разработчики. А вот те, кто только начал погружаться в волшебный мир C/C++ кода могут столкнуться с тем, что их код стал не быстрее, а медленнее. Почему? Подробнее — в моем докладе.
3. RecSys Cookbook: строим рекомендательную систему на Python без глубоких знаний математики - Пётр Ермаков ML Brand Director Yandex
Делаем рекомендательную систему на Python, узнаем какие данные для этого нужно собирать и что быстро из них можно слепить.
➖➖➖
🗓 25 мая, начало в 19:00 мск, Среда
🌐 ОНЛАЙН
✅ Регистрация на мероприятие
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
